数据模型按不同的应用层次分成三种类型：分别是概念数据模型、逻辑数据模型、物理数据模型 。
概念数据模型概念数据模型（Conceptual Data Model），是一种面向用户、面向客观世界的模型，主要用来描述世界的概念化结构，它是数据库的设计人员在设计的初始阶段，摆脱计算机系统及DBMS的具体技术问题，集中精力分析数据以及数据之间的联系等，与具体的数据管理系统（Datab
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数据模型按不同的应用层次分成三种类型：分别是概念数据模型、逻辑数据模型、物理数据模型 。
概念数据模型概念数据模型（Conceptual Data Model），是一种面向用户、面向客观世界的模型，主要用来描述世界的概念化结构，它是数据库的设计人员在设计的初始阶段，摆脱计算机系统及DBMS的具体技术问题，集中精力分析数据以及数据之间的联系等，与具体的数据管理系统（Database Management System，简称DBMS）无关。概念数据模型必须换成逻辑数据模型，才能在DBMS中实现 [5] 。在概念数据模型中常用的是E-R模型、扩充的E-R模型、面向对象模型及谓词模型。
随着数据库应用领域的进一步拓展与深入，传统的数据模型已逐渐不能满足实际工作对数据处理的需要。而对象数据、空间数据、图像与图形数据、声音数据、关联文本数据及海量仓库数据等出现，传统数据库在建模、语义处理、灵活度等方面都无法适应。为满足发展需要，数据模型向多样化发展，主要表现在以下几方面。
1、传统关系模型的扩充
2、面向对象数据模型
3、XML数据模型
4、发展出新的数据模型
建立数据库系统的目的，是为了实现对现实世界中各种信息的计算机处理。换言之，要实现计算机对现实世界中各种信息的自动化的处理，首先必须建立能够存储和管理现实世界中的信息的数据库系统。数据模型是数据库系统的中心和基础。任何一种数据库系统，都必须建立在一定的数据模型之上。由于现实世界的复杂性，不可能直接从现实世界中建立数据模型。
雪花模型
当有一个或多个维表没有直接连接到事实表上，而是通过其他维表连接到事实表上时，其图解就像多个雪花连接在一起，故称雪花模型。雪花模型是对星型模型的扩展。它对星型模型的维表进一步层次化，原有的各维表可能被扩展为小的事实表，形成一些局部的 '层次 ' 区域，这些被分解的表都连接到主维度表而不是事实表。雪花模型更加符合数据库范式，减少数据冗余，但是在分析数据的时候，操作比较复杂，需要 join 的表比较多所以其性能并不一定比星型模型高。
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